如何在MATLAB中进行正态分布检验 从理论上来说，K-S 检验中正态分布的参数应该是已知的，也就是不需要用样本进行估计，实际上你的做法也是可以的，在不知道正态分布的参数的情况下，可以用lillietest 函数检验正态性，其实质就是先用样本估计正态分布的参数，然后做 K-S 检验。
用matlab检验一组数据是否符合正态分布 A=[0 0 0 0 2 6 9 0 0 1 16 0 12 23 29 12 32 38 26 52 32 28 79 80 69 107 76 128 114 99 119 137 140 146 175 230 255 257 260 308 310 276 375 275 235 264 234 220 175 143 138 130 119 123 90 142 89 63 54 20 29 29 30 17 42 15 0 0 2 9 0 12 0 15 0]；A=A'；alpha=0.05；正态2113分布判断[mu，sigma]=normfit(A)；p1=normcdf(A，mu，sigma)；[H1，s1]=kstest(A，[A，p1]，alpha)；n=length(A)；if H1=0disp('该数据源服5261从正态分布。4102')elsedisp('该数据源不1653服从正态分布。')end结果：该数据源不服从正态分布。
如何在MATLAB中进行正态分布检验 可以使用baijbtest函数和adtest函数。具体用法如下：1.雅各-贝拉检验（Jarque-Bera test）h=jbtest(x，alpha)%x为向量数据du。h=1 则说明数zhi据不服从正态分dao布，如果h=0，则说明数据服从正态分布。alpha为显著性水平，一般为0.05。2.安德森-达令检验（Anderson-Darling test）h=adtest(x)%x为向量数据。h=1 则说明数据不服从正态分布，如果h=0，则说明数据服从正态分布。默认显著性水平为0.05。
基于matlab的数据正态分布检验 你是du用什么检验的matlab 有jbtest和kstest的函数zhi据我所知ks检验dao是利用累计分布版去测试是否权符合某个分布的你这里的所谓ks分布5条gauss曲线是怎么来的？貌似曲线本身是多峰gauss曲线
如何在MATLAB中进行正态分布检验？
用MATLAB怎么检验多维数据是否是正态分布的呢 A=A(：)；alpha=0.05；[mu，sigma]=normfit(A)；p1=normcdf(A，mu，sigma)；[H1，s1]=kstest(A，[A，p1]，alpha)；n=length(A)；。
如何在MATLAB中进行正态分布检验
基于matlab的数据正态分布检验 你是用什么检验的 向各位老师请教，鄙人有一。但是不严谨）matlab 有现成的jbtest和kstest函数 有显著水平等参数的设置 具体你看matalb的帮助或者找找资料，下面是一个参考 。
如何在MATLAB中进行正态分布检验 正态性检验有两种，看样本大小，小于50可以使用SW检验，大于50可以使用KS检验，但是50这个标准并不固定，因为学术上并没有固定好标准。你也可以结合两个检验结果进行判断即可。另外个人建议你可以使用傻瓜化的数据分析软件SPSSAU进行分析，里面直接就出来这样的结果，拖拽下就好了，不用写代码，而且有自动化文字分析，非常智能。
基于matlab的数据正态分布检验
